volumeDeform算法和dynamicFusion类似，都无需预先定义的模板，同样采用体积表示（volumetric representation）的方法来参数化重建模型的几何以及运动。该算法的运动追踪基于提取的全局稀疏彩色特征（如SIFT算子）以及稠密的深度图两者的结合，增强了特征匹配点寻找准确的鲁棒性，进而极大地减小了重建模型的累积误差以及漂移现象 。
ORBSLAM2--RGB-D模块(3.5):Tracking.cc 完成track()函数 使用localMap函数对Pose进行优化之后,对于单个帧的姿态估计工作就做完了。 IF当前追踪状态是正常:OK 下面是更新运动模型的速度,确定每一帧中outlier,关键帧的更新策略, ELSEIF当前追踪状体是:LOST 1.当关键帧数量小于5,推倒重来 2.已经跑了很长时间,就...
在追踪正常的情况下,存在运动的速度值,使用运动模型进行追踪:TrackWithMotionModel(); !OK: Relocalization() 这三个函数背后都使用一个PoseOptimization函数进行一帧图像的优化问题。这个函数在ORBSLAM2--RGB-D模块(4):optimizer.cc and g2o文章中做了 else{cout<<"finished initialed"<<endl;// System is init...
我们提出了一种基于平面实例的网格重建方法,从稀疏的点云生成一个紧凑的环境表示。 实时RGB-D SLAM的通用框架,这些组件用于结构化环境下的高精度定位和地图构建。 算法流程 1. 总览 给定一个结构化环境中的RGB-D帧序列,我们的方法的目标是重建3D场景,同时估计6D摄像机在每一帧的姿态。 A 特征集扩展 a) 点和...
为了解决基于RGB-D相机三维重建中相机位姿估算不准确问题,尤其是当扫描时RGB-D相机之间移动距离过大或者存在严重遮挡变化,提出一个新颖和鲁棒的RGB-D相机位姿追踪算法来提高相机追踪的精度并进行高保真度的三维重建.首先,采用一个线性处理(line-process)算法来建立连续RGB-D帧之间更加可信的密集对应,然后利用这些密集对应...
[3DGS+RT] Google提出EVER,可替代 3DGS的方法,可对恒定密度椭球进行光线追踪,比 3DGS 的图像质量和灵活性更高,同时保持实时速度 1975 -- 5:13 App [IEEE VR 2023 (TVCG track)] LIP: 巧妙融合惯性与激光雷达多模态稀疏观测,将你的动捕场景从拍摄棚拓展到足球场 9402 2 5:11 App [SIGGRAPH asia 2022]...
Bundlefusion应该是目前静态场景重建效果最佳的方案了。该方法提出一个并行化的优化框架,充分利用了基于稀疏特征以及稠密几何和光度匹配提取的对应关系,实时地估计了BA优化的姿态,并具有从追踪失败中恢复(即重定位)的鲁棒追踪能力。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1604.01093.pdf ...
OPPO对于这种全新的手势操作被命名为“自研RGB-D手势识别技术”。 这种3D识别的手部追踪技术在硬件上依托的是OPPO设备中的TOF镜头,而通过OPPO算法将TOF识别的手势识别为更被机器识别的手势语言。 在处理手势操作上,OPPO算法的逻辑是“图片预处理”-“图片特征提取模型”-“手部位置检测模型”,在“图片特征提取模型”...
在过去的几年里,许多基于RGB-D的物体识别深度学习算法被提出。Blum等人提出了卷积K均值描述符[7],在兴趣点附近自动地学习特征并最终将这些特征进行融合。Liefeng Bo等人提出了分层匹配追踪算法(HMP)[10],此算法利用稀疏编码和空间金字塔最大池化(SPMP)无监督地从原始RGB-D图像中学习分层的特征。Socher等人结合卷积...
RGB-D SLAM open sources [TOC] 背景介绍 RGB-D SLAM主要用于稠密三维重建。 在消费级深度相机出现之前,想要采用普通相机实现实时稠密三维重建比较困难。微软2010年发布了Kinect之后,基于深度相机的稠密三维重建掀起了研究热潮。早期比较有代表性的工作是2011年微软的Newcombe(单目稠密重建算法DTAM 的作者)、Davison等大牛...